CN107967358A

CN107967358A - 目标地点的推荐方法、装置、存储介质及移动终端

Info

Publication number: CN107967358A
Application number: CN201711392815.9A
Authority: CN
Inventors: 陈岩; 刘耀勇
Original assignee: Guangdong Oppo Mobile Telecommunications Corp Ltd
Current assignee: Guangdong Oppo Mobile Telecommunications Corp Ltd
Priority date: 2017-12-21
Filing date: 2017-12-21
Publication date: 2018-04-27

Abstract

本申请实施例公开了一种目标地点的推荐方法、装置、存储介质及移动终端。该方法包括：当检测到地图类应用程序被启动时，获取用户的当前位置信息，并将所述当前位置信息输入至目标地点推荐模型；根据所述目标地点推荐模型的输出结果，确定待推荐目标地点；在目标地点展示区域展示所述待推荐目标地点。本申请所提供的技术方案，可以实现更加智能的为用户推荐目标地点的效果。

Description

目标地点的推荐方法、装置、存储介质及移动终端

技术领域

本申请实施例涉及人机交互技术领域，尤其涉及一种目标地点的推荐方法、装置、存储介质及移动终端。

背景技术

随着移动通讯技术的发展，人们经常把电子设备作为出行的一种辅助工具。

目前，终端的地图类应用程序中，往往是根据用户所输入的位置记录对目标地点进行推荐，然而此方法并不实用，而且还为用户的使用带来烦恼。比如，在夜里十点，用户在外处理完事务想要回家，在打开地图类应用程序的页面时，优先为用户推荐的仍然是用户以往搜索的历史记录，这导致了目标位置推荐功能的浪费，没有有效的转化为使用率，需要改进。

发明内容

本申请实施例提供一种目标地点的推荐方法、装置、存储介质及移动终端，可以实现更加智能的为用户推荐目标地点的效果。

第一方面，本申请实施例提供了一种目标地点的推荐方法，该方法包括：

当检测到地图类应用程序被启动时，获取用户的当前位置信息，并将所述当前位置信息输入至目标地点推荐模型；

根据所述目标地点推荐模型的输出结果，确定待推荐目标地点；

在目标地点展示区域展示所述待推荐目标地点。

第二方面，本申请实施例提供了一种目标地点的推荐装置，该装置包括：

信息输入模块，用于当检测到地图类应用程序被启动时，获取用户的当前位置信息，并将所述当前位置信息输入至目标地点推荐模型；

待推荐目标地点确定模块，用于根据所述目标地点推荐模型的输出结果，确定待推荐目标地点；

目标地点展示模块，用于在目标地点展示区域展示所述待推荐目标地点。

第三方面，本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如本申请实施例所述的目标地点的推荐方法。

第四方面，本申请实施例提供了一种移动终端，包括存储器，处理器及存储在存储器上并可在处理器运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如本申请实施例所述的目标地点的推荐方法。

本申请实施例所提供的技术方案，通过当检测到地图类应用程序被启动时，获取用户的当前位置信息，并将所述当前位置信息输入至目标地点推荐模型；根据所述目标地点推荐模型的输出结果，确定待推荐目标地点；在目标地点展示区域展示所述待推荐目标地点，可以实现更加智能的为用户推荐目标地点的效果。

附图说明

图1a为本申请实施例提供的一种目标地点的推荐方法的流程示意图；

图1b为本申请实施例提供的一种目标地点的推荐效果示意图；

图2为本申请实施例提供的另一种目标地点的推荐方法的流程示意图；

图3为本申请实施例提供的另一种目标地点的推荐方法的流程示意图；

图4为本申请实施例提供的一种目标地点的推荐装置的结构框图；

图5为本申请实施例提供的一种移动终端的结构示意图。

具体实施方式

下面结合附图并通过具体实施方式来进一步说明本申请的技术方案。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本申请，而非对本申请的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与本申请相关的部分而非全部结构。

在更加详细地讨论示例性实施例之前应当提到的是，一些示例性实施例被描述成作为流程图描绘的处理或方法。虽然流程图将各步骤描述成顺序的处理，但是其中的许多步骤可以被并行地、并发地或者同时实施。此外，各步骤的顺序可以被重新安排。当其操作完成时所述处理可以被终止，但是还可以具有未包括在附图中的附加步骤。所述处理可以对应于方法、函数、规程、子例程、子程序等等。

图1a为本申请实施例提供的一种目标地点的推荐方法的流程示意图，该方法可以由目标地点的推荐装置执行，其中该装置可由软件和/或硬件实现，一般可集成在移动终端中。如图1a所示，该方法包括：

S101、当检测到地图类应用程序被启动时，获取用户的当前位置信息，并将所述当前位置信息输入至目标地点推荐模型。

其中，可以通过检测到地图类应用程序的进程创建时，或者地图类应用程序前台运行时，确定为地图类应用程序被启动。获取用户的当前位置信息可以是通过打开定位组件，如GPS以及北斗等定位组件，定位后获得的。其中，位置信息不仅可以表示用户当前的所在位置，还可以表示当前用户所在的位置的所属区域，比如是北京市海淀区、湖南省长沙市等。值得说明的是，获取当前位置信息的方式不仅可以通过打开定位组件，定位后获得，还可以通过读取用于设定时间内打开其他应用程序应用到位置功能时，读取该应用程序已经获得的应用程序也可以表示为当前位置信息。比如，在打开地图类应用程序时，可以通过读取5分钟前打开的团购应用程序所获得到的位置信息作为当前位置信息。这样设置的好处是更加快捷的获取到位置信息的同时，无需再次打开定位组件，使位置信息的获取更加快速，并能够节省能源的消耗，提高移动终端的续航能力。

目标地点推荐模型可以是在地图类应用程序被启动之前已经被训练成功的模型，模型的训练可以通过获取大量的数据样本进行学习，并根据为用户推荐的至少一个目标地点中，最终用户所选择的目标地点对模型进行更新，在经过训练和多次更新后，可以为用户提供更加符合用户意图的目标地点进行推荐。目标地点推荐模型的训练样本可以是当前移动终端的用户自身的历史数据，还可以是通过服务器等数据集合设备，获取大量的其他用户的位置信息和推荐目标地点以及用户的选择情况作为输入样本，这样设置的好处是能够更加全面的覆盖各类用户对于目标地点的推荐需求。

S102、根据所述目标地点推荐模型的输出结果，确定待推荐目标地点。

目标地点推荐模型的输出结果，可以是至少一个待推荐目标地点，其中，至少一个待推荐目标地点可以由当前位置信息和当前的目标地点推荐模型按照被选择的概率由高到低进行推荐的，而待推荐目标地点被选择的概率可以是根据目标地点推荐模型，得到可能最符合用户意图的待推荐目标地点到一般符合用户意图的待推荐目标地点。

S103、在目标地点展示区域展示所述待推荐目标地点。

其中，目标地点展示区域可以是在输入目标地点的下拉菜单处，以往的下拉菜单处展示的往往是根据用户的历史搜索记录进行展示，然而这样简单的把历史搜索记录进行展示的受用率极低，基本不能够符合用户的目标地点选择意图，往往需要用户输入确定一个目标地点。

图1b为本申请实施例提供的一种目标地点的推荐效果示意图。如图1b所示，在打开地图类应用程序的主界面时，点击目标地点输入栏时，会产生一个下拉菜单，该菜单可以作为目标地点展示区域。其中，推荐的结果可以是根据当前位置信息输入目标地点推荐模型之后，由目标地点推荐模型输出的待推荐目标地点。图1b中仅以5个待推荐地点为示例，可以更少或者更多，具体数目也可以不做限定。在本技术方案中，可以通过点击每个待推荐目标地点后面的“×”符号将该地点从推荐列表中删除，删除后可以将后面的排序依次上移一位，并且可以将删除操作反馈给目标地点推荐模型，以达到对目标地点推荐模型进行更新的效果。

图2为本申请实施例提供的另一种目标地点的推荐方法的流程示意图，如图2所示，该方法包括：

S201、获取用户的行踪记录；其中，所述行踪记录包括用户曾经停留的历史地点的位置信息以及与所述位置信息相对应的时间。

具体的，行踪记录可以是不完全记录，如，用户在早8:00的位置信息为用户家中，而在早10:00的位置信息仍然为家中，则可以根据不完全记录的结果，确定用户在早8:00至早10:00之间，一直待在家中。与位置信息相对应的时间就是在确定用户的位置信息时的时间。行踪记录还可以是根据位置信息与时间的对应关系，确定用户在某一时间出现在该位置的情况，比如，通过对数据的收集和学习发现，用户每周一至周五的上午10:00在工作地点，并在每周六下午14:00在商场中的，则可以根据时间和地点的对应关系，在用户在该时间没有在经常出现的位置的时候，把用户经常在这一时间所处的位置在目标地点推荐模型确定的待推荐目标地点的最前面优先展示。

S202、将所述行踪记录输入到训练模型，利用机器学习手段，训练得到目标地点推荐模型。

可以把行踪记录输入到训练模型，利用机器学习手段，如卷积神经网络、深度神经网络等训练后，得到目标地点推荐模型。

S203、当检测到地图类应用程序被启动时，获取用户的当前位置信息和当前时间。

S204、将所述当前位置信息和所述当前时间输入至所述目标地点推荐模型。

S205、根据所述目标地点推荐模型的输出结果，确定待推荐目标地点。

S206、在目标地点展示区域展示所述待推荐目标地点。

本技术方案在上述各技术方案的基础上，提供了一种以用户的行踪记录作为训练样本，再根据用户的当前位置信息和当前时间为用户提供待推荐目标地点，达到了可以灵活考虑当前地点以及当前时间因素，把由目标地点推荐模型得到的推荐结果更加符合用户的意图，从而提高推荐信息被使用的转化率，提高用户的使用体验。

图3为本申请实施例提供的另一种目标地点的推荐方法的流程示意图，如图3所示，该方法包括：

S301、获取历史搜索地点以及所述历史搜索地点对应的搜索操作发起位置。

其中，搜索操作的发起位置可以是用户输入搜索位置时候的所在位置，将所述历史搜索地点和所述搜索操作发起位置作为训练样本，在考虑当前位置因素的同时，还可以考虑到用户以前在当前位置是否也搜索过现在想要去的目标地址，比如曾经在地点A曾经搜索过地点B，若当前位置信息显示用户现在在地点A，那么很可能他还会搜索地点B，这样可以充分考虑用户在当前位置的历史搜索记录，使模型对于待推荐目标地址更加符合用户的实际需求，提高用户的使用体验。

S302、当检测到地图类应用程序被启动时，获取用户的当前位置信息。

其中，当前位置信息可以相当于是对应于以往搜索某个目标地点时的发起位置。这样设置的好处是在模型训练以及使用过程中，可以考虑到搜索目标地点的发起位置的关联性，并根据这种关联性，学习得到与发起位置有关的目标地点推荐模型，从而可以提高用户对目标地点推荐模型所推荐的目标地点的满意程度。

S303、将所述历史搜索地点和所述搜索操作发起位置输入到训练模型，利用机器学习手段，训练得到目标地点推荐模型。

S304、根据所述目标地点推荐模型的输出结果，确定待推荐目标地点。

S305、在目标地点展示区域展示所述待推荐目标地点。

本技术方案在上述各技术方案的基础上，提供了将搜索目标地点的发起位置与目标地点一同作为输入样本，输入到模型进行训练，从而可以达到所推荐的目标地点还会考虑到用户对于目标位置发起点的因素，提高所推荐的目标位置与用户意图的匹配程度，提高用户的使用体验。

在上述各技术方案的基础上，可选的，还包括：获取所述历史搜索地点对应的搜索时间；所述将所述历史搜索地点和所述搜索操作发起位置输入到训练模型，利用机器学习手段，训练得到目标地点推荐模型，包括：将所述历史搜索地点，所述搜索时间和所述搜索操作发起位置输入到训练模型，利用机器学习手段，训练得到目标地点推荐模型；相应的，所述当检测到地图类应用程序被启动时，获取用户的当前位置信息，并将所述当前位置信息输入至目标地点推荐模型，包括：当检测到地图类应用程序被启动时，获取用户的当前位置信息和当前时间；将所述当前位置信息和所述当前时间输入至所述目标地点推荐模型。本技术方案在上述各技术方案的基础上，还增加了搜索目标地点的搜索时间这一参数，在模型的训练和使用过程中，可以根据不同时间点或者时间段，为用户提供不断变化的输出结果，使得目标地点推荐模型所输出的目标地点推荐结果更符合用户发起目标地点搜索时间的用户需求，提高用户的使用体验。

在上述各技术方案的基础上，可选的，还包括：判断所述当前时间之前的预设时段内，是否含有地点搜索记录；若是，则根据所述当前位置信息、所述当前时间以及所述地点搜索记录，确定所述地点搜索记录中的搜索地点在所述目标地点推荐模型中的权重。其中，地点搜索记录中的搜索地点是用户当前打开地图类应用程序中的搜索历史，可以是与模型训练过程中所输入的历史数据不同的。预设时段可以是两小时、一小时或者更少以及更长的时间。这样设置的原因是可以适用于用户在想要去某一个地点路程中，曾多次打开地图类应用程序并输入目标地点的情况，这样设置的好处是可以避免用户的重复输入，使得推荐结果更符合用户的需求，提高用户的使用体验。

在上述各技术方案的基础上，可选的，还包括：根据所述当前位置信息、所述当前时间以及所述地点搜索记录，确定所述地点搜索记录中的搜索地点在所述目标地点推荐模型中的权重，包括：获取所述地点搜索记录中的搜索地点与当前位置信息之间的距离关系；根据所述距离关系，确定所述地点搜索记录中的搜索地点在目标地点推荐模型中的权重。

其中，当前位置信息与地点搜索记录中的搜索地点之间的距离关系，可以反映出用户在原来输入的多个目标地点中，最可能作为用户实际想要去的目标地点。比如，用户在家中打开了地图类应用程序，并搜索了A、B、C三个公园，而在用户当前打开地图类应用程序时，获取到的当前地址与B公园距离最近，与A和C公园距离都很远，则可以通过在目标地点推荐模型中，调节用户当前位置信息与搜索记录中搜索地点之间的距离关系，与实际得到用户到达的目标地点影响因数，使得距离关系较近的搜索地点会被推荐出来，达到智能判别的效果，从而提高用户的使用体验。

在上述各技术方案的基础上，可选的，还包括：在根据所述当前位置信息、所述当前时间以及所述地点搜索记录，确定所述地点搜索记录中的搜索地点在所述目标地点推荐模型中的权重之前，还包括：获取所述地点搜索记录中用户首次输入搜索地点时的起始位置；相应的，根据所述当前位置信息、所述当前时间以及所述地点搜索记录，确定所述地点搜索记录中的搜索地点在所述目标地点推荐模型中的权重，包括：判断所述起始位置、所述当前位置信息以及所述搜索地点的依次连线是否满足预设合理路径判定条件；根据判断结果，调整所述地点搜索记录中的搜索地点在目标地点推荐模型中的权重。

其中，地点搜索记录中用户首次输入搜索地点时的起始位置，首次可以是某一时间段内的首次搜索，如以每一天为单位，可以是用户今天首次输入的搜索地点。判断所述起始位置、所述当前位置信息以及所述搜索地点的依次连线是否满足预设合理路径判定条件，其中，预设合理路径判断条件可以包括连线构成的驾驶路线不存在绕远情况，其中的路径可以是步行、骑行、驾驶以及公交路径中的任意一种。根据判断结果，可以调整所述地点搜索记录中的搜索地点在目标地点推荐模型的输出结果中的权重。示例性的，比如用户在家中搜索了D公园、E学校和F商场，而在过一段时间，检测到用户打开地图类应用程序所定位的位置在从用户家中到达F商场之间的驾驶路线上，若想要取D公园或E学校则需要进行掉头或者绕远等不符合正常驾驶习惯的驾驶行为，则可以通过调整目标地点推荐模型的输出结果中，与路径相关的历史输入结果的权重，从而给出符合用户实际意图的目标地点推荐结果。

图4为本申请实施例提供的一种目标地点的推荐装置的结构框图，该装置可由软件和/或硬件实现，一般集成在移动终端中，可通过执行目标地点的推荐方法来对移动终端的目标地点的进行推荐。如图4所示，该装置包括：

信息输入模块401，用于当检测到地图类应用程序被启动时，获取用户的当前位置信息，并将所述当前位置信息输入至目标地点推荐模型；

待推荐目标地点确定模块402，用于根据所述目标地点推荐模型的输出结果，确定待推荐目标地点；

目标地点展示模块403，用于在目标地点展示区域展示所述待推荐目标地点。

在上述各技术方案的基础上，可选的，所述装置还包括：

行踪记录获取模块，用于获取用户的行踪记录；其中，所述行踪记录包括用户曾经停留的历史地点的位置信息以及与所述位置信息相对应的时间；

第一模型训练模块，用于将所述行踪记录输入到训练模型，利用机器学习手段，训练得到目标地点推荐模型；

相应的，所述信息输入模块401包括：

信息获取单元，用于当检测到地图类应用程序被启动时，获取用户的当前位置信息和当前时间；

信息输入单元，用于将所述当前位置信息和所述当前时间输入至所述目标地点推荐模型。

在上述各技术方案的基础上，可选的，所述装置还包括：

搜索操作发起位置获取模块，用于获取历史搜索地点以及所述历史搜索地点对应的搜索操作发起位置；

第二模型训练模块，用于将所述历史搜索地点和所述搜索操作发起位置输入到训练模型，利用机器学习手段，训练得到目标地点推荐模型。

在上述各技术方案的基础上，可选的，所述搜索操作发起位置获取模块还用于：

获取所述历史搜索地点对应的搜索时间；

所述第二模型训练模块，还用于：

将所述历史搜索地点，所述搜索时间和所述搜索操作发起位置输入到训练模型，利用机器学习手段，训练得到目标地点推荐模型；

相应的，所述信息输入模块401，还用于：

当检测到地图类应用程序被启动时，获取用户的当前位置信息和当前时间；

将所述当前位置信息和所述当前时间输入至所述目标地点推荐模型。

在上述各技术方案的基础上，可选的，所述装置还包括：

地点搜索记录判断模块，用于判断所述当前时间之前的预设时段内，是否含有地点搜索记录；

权重调整模块，用于若所述地点搜索记录判断模块的判断结果为是，则根据所述当前位置信息、所述当前时间以及所述地点搜索记录，确定所述地点搜索记录中的搜索地点在所述目标地点推荐模型中的权重。

在上述各技术方案的基础上，可选的，所述权重调整模块包括：

距离关系获取单元，用于获取所述地点搜索记录中的搜索地点与当前位置信息之间的距离关系；

第一权重调整单元，用于根据所述距离关系，确定所述地点搜索记录中的搜索地点在目标地点推荐模型中的权重。

在上述各技术方案的基础上，可选的，所述权重调整模块还包括：

起始位置获取单元，用于获取所述地点搜索记录中用户首次输入搜索地点时的起始位置；

相应的，所述权重调整模块包括，还包括：

路径判断单元，用于判断所述起始位置、所述当前位置信息以及所述搜索地点的依次连线是否满足预设合理路径判定条件；

第二权重调整单元，用于根据判断结果，调整所述地点搜索记录中的搜索地点在目标地点推荐模型中的权重。

上述产品可执行本发明任意实施例所提供的方法，具备执行方法相应的功能模块和有益效果。

本申请实施例还提供一种包含计算机可执行指令的存储介质，所述计算机可执行指令在由计算机处理器执行时用于执行一种目标地点的推荐方法，该方法包括：

在目标地点展示区域展示所述待推荐目标地点。

存储介质——任何的各种类型的存储器设备或存储设备。术语“存储介质”旨在包括：安装介质，例如CD-ROM、软盘或磁带装置；计算机系统存储器或随机存取存储器，诸如DRAM、DDR RAM、SRAM、EDO RAM，兰巴斯(Rambus)RAM等；非易失性存储器，诸如闪存、磁介质(例如硬盘或光存储)；寄存器或其它相似类型的存储器元件等。存储介质可以还包括其它类型的存储器或其组合。另外，存储介质可以位于程序在其中被执行的计算机系统中，或者可以位于不同的第二计算机系统中，第二计算机系统通过网络(诸如因特网)连接到计算机系统。第二计算机系统可以提供程序指令给计算机用于执行。术语“存储介质”可以包括可以驻留在不同位置中(例如在通过网络连接的不同计算机系统中)的两个或更多存储介质。存储介质可以存储可由一个或多个处理器执行的程序指令(例如具体实现为计算机程序)。

当然，本申请实施例所提供的一种包含计算机可执行指令的存储介质，其计算机可执行指令不限于如上所述的目标地点的推荐操作，还可以执行本申请任意实施例所提供的目标地点的推荐方法中的相关操作。

本申请实施例提供了一种移动终端，该移动终端中可集成本申请实施例提供的目标地点的推荐装置。图5为本申请实施例提供的一种移动终端的结构示意图。如图5所示，该移动终端可以包括：存储器501、中央处理器(Central Processing Unit，CPU)502(又称处理器，以下简称CPU)、电路板(图中未示出)和电源电路(图中未示出)。所述电路板安置在所述壳体围成的空间内部；所述CPU502和所述存储器501设置在所述电路板上；所述电源电路，用于为所述移动终端的各个电路或器件供电；所述存储器501，用于存储可执行程序代码；所述CPU502通过读取所述存储器501中存储的可执行程序代码来运行与所述可执行程序代码对应的计算机程序，以实现以下步骤：

在目标地点展示区域展示所述待推荐目标地点。

所述移动终端还包括：外设接口503、RF(Radio Frequency，射频)电路505、音频电路506、扬声器511、电源管理芯片508、输入/输出(I/O)子系统509、触摸屏512、其他输入/控制设备510以及外部端口504，这些部件通过一个或多个通信总线或信号线507来通信。

应该理解的是，图示移动终端500仅仅是移动终端的一个范例，并且移动终端500可以具有比图中所示出的更多的或者更少的部件，可以组合两个或更多的部件，或者可以具有不同的部件配置。图中所示出的各种部件可以在包括一个或多个信号处理和/或专用集成电路在内的硬件、软件、或硬件和软件的组合中实现。

下面就本实施例提供的用于目标地点的推荐移动终端进行详细的描述，该移动终端以手机为例。

存储器501，所述存储器501可以被CPU502、外设接口503等访问，所述存储器501可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如一个或多个磁盘存储器件、闪存器件、或其他易失性固态存储器件。

外设接口503，所述外设接口503可以将设备的输入和输出外设连接到CPU502和存储器501。

I/O子系统509，所述I/O子系统509可以将设备上的输入输出外设，例如触摸屏512和其他输入/控制设备510，连接到外设接口503。I/O子系统509可以包括显示控制器5091和用于控制其他输入/控制设备510的一个或多个输入控制器5092。其中，一个或多个输入控制器5092从其他输入/控制设备510接收电信号或者向其他输入/控制设备510发送电信号，其他输入/控制设备510可以包括物理按钮(按压按钮、摇臂按钮等)、拨号盘、滑动开关、操纵杆、点击滚轮。值得说明的是，输入控制器5092可以与以下任一个连接：键盘、红外端口、USB接口以及诸如鼠标的指示设备。

触摸屏512，所述触摸屏512是用户移动终端与用户之间的输入接口和输出接口，将可视输出显示给用户，可视输出可以包括图形、文本、图标、视频等。

I/O子系统509中的显示控制器5091从触摸屏512接收电信号或者向触摸屏512发送电信号。触摸屏512检测触摸屏上的接触，显示控制器5091将检测到的接触转换为与显示在触摸屏512上的用户界面对象的交互，即实现人机交互，显示在触摸屏512上的用户界面对象可以是运行游戏的图标、联网到相应网络的图标等。值得说明的是，设备还可以包括光鼠，光鼠是不显示可视输出的触摸敏感表面，或者是由触摸屏形成的触摸敏感表面的延伸。

RF电路505，主要用于建立手机与无线网络(即网络侧)的通信，实现手机与无线网络的数据接收和发送。例如收发短信息、电子邮件等。具体地，RF电路505接收并发送RF信号，RF信号也称为电磁信号，RF电路505将电信号转换为电磁信号或将电磁信号转换为电信号，并且通过该电磁信号与通信网络以及其他设备进行通信。RF电路505可以包括用于执行这些功能的已知电路，其包括但不限于天线系统、RF收发机、一个或多个放大器、调谐器、一个或多个振荡器、数字信号处理器、CODEC(COder-DECoder，编译码器)芯片组、用户标识模块(Subscriber Identity Module，SIM)等等。

音频电路506，主要用于从外设接口503接收音频数据，将该音频数据转换为电信号，并且将该电信号发送给扬声器511。

扬声器511，用于将手机通过RF电路505从无线网络接收的语音信号，还原为声音并向用户播放该声音。

电源管理芯片508，用于为CPU502、I/O子系统及外设接口所连接的硬件进行供电及电源管理。

本申请实施例提供的移动终端，可以实现更加智能的为用户推荐目标地点的效果。

上述实施例中提供的目标地点的推荐装置、存储介质及移动终端可执行本申请任意实施例所提供的目标地点的推荐方法，具备执行该方法相应的功能模块和有益效果。未在上述实施例中详尽描述的技术细节，可参见本申请任意实施例所提供的目标地点的推荐方法。

注意，上述仅为本申请的较佳实施例及所运用技术原理。本领域技术人员会理解，本申请不限于这里所述的特定实施例，对本领域技术人员来说能够进行各种明显的变化、重新调整和替代而不会脱离本申请的保护范围。因此，虽然通过以上实施例对本申请进行了较为详细的说明，但是本申请不仅仅限于以上实施例，在不脱离本申请构思的情况下，还可以包括更多其他等效实施例，而本申请的范围由所附的权利要求范围决定。

Claims

1.一种目标地点的推荐方法，其特征在于，包括：

在目标地点展示区域展示所述待推荐目标地点。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在获取用户的当前位置信息，并将所述当前位置信息输入至目标地点推荐模型之前，还包括：

获取用户的行踪记录；其中，所述行踪记录包括用户曾经停留的历史地点的位置信息以及与所述位置信息相对应的时间；

将所述行踪记录输入到训练模型，利用机器学习手段，训练得到目标地点推荐模型；

相应的，所述当检测到地图类应用程序被启动时，获取用户的当前位置信息，并将所述当前位置信息输入至目标地点推荐模型，包括：

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在获取用户的当前位置信息，并将所述当前位置信息输入至目标地点推荐模型之前，还包括：

获取历史搜索地点以及所述历史搜索地点对应的搜索操作发起位置；

将所述历史搜索地点和所述搜索操作发起位置输入到训练模型，利用机器学习手段，训练得到目标地点推荐模型。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，还包括：

获取所述历史搜索地点对应的搜索时间；

所述将所述历史搜索地点和所述搜索操作发起位置输入到训练模型，利用机器学习手段，训练得到目标地点推荐模型，包括：

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，还包括：

判断所述当前时间之前的预设时段内，是否含有地点搜索记录；

若是，则根据所述当前位置信息、所述当前时间以及所述地点搜索记录，确定所述地点搜索记录中的搜索地点在所述目标地点推荐模型中的权重。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，根据所述当前位置信息、所述当前时间以及所述地点搜索记录，确定所述地点搜索记录中的搜索地点在所述目标地点推荐模型中的权重，包括：

获取所述地点搜索记录中的搜索地点与当前位置信息之间的距离关系；

根据所述距离关系，确定所述地点搜索记录中的搜索地点在目标地点推荐模型中的权重。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，在根据所述当前位置信息、所述当前时间以及所述地点搜索记录，确定所述地点搜索记录中的搜索地点在所述目标地点推荐模型中的权重之前，还包括：

获取所述地点搜索记录中用户首次输入搜索地点时的起始位置；

相应的，根据所述当前位置信息、所述当前时间以及所述地点搜索记录，确定所述地点搜索记录中的搜索地点在所述目标地点推荐模型中的权重，包括：

判断所述起始位置、所述当前位置信息以及所述搜索地点的依次连线是否满足预设合理路径判定条件；

根据判断结果，调整所述地点搜索记录中的搜索地点在目标地点推荐模型中的权重。

8.一种目标地点的推荐装置，其特征在于，包括：

9.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1-7中任一所述的目标地点的推荐方法。

10.一种移动终端，包括存储器，处理器及存储在存储器上并可在处理器运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1-7中任一所述的目标地点的推荐方法。